我国文化和旅游产业融合效率的时空动态演化及其驱动机理

采用仁慈型交叉DEA效率模型、冷热点分析、Tobit模型等方法对2010—2019年我国文化产业和旅游产业融合效率的时空动态演化及驱动机理进行了全面探析,结果发现:①2010—2019年我国文化产业和旅游产业融合效率呈波动上升趋势。②研究期内,文化和旅游产业融合效率呈“东部—中部—西部”依次递减,而融合效率增长率呈“东部—西部—中部”依次递减,但融合增长率都不高。③研究期内,文化产业和旅游产业融合效率呈区域差异性和集聚性。④从文化和旅游产业融合效率驱动机制剖析来看,经济发展、居民消费水平、地区城市化水平、信息发达程度、创新能力、政府政策支持力度是我国文化和旅游产业融合效率的驱动因素,促使效率时空动态演化。     

城市土地扩张的时空特征及其影响因素研究--基于我国31个省份面板数据北大核心

以我国31个省份为研究单元,基于2001—2019年城市面板数据,构建城市土地扩张面积指数和扩张强度指数,结合固定效应面板数据模型,从国家和区域尺度分析了我国城市土地扩张时空特征及其影响因素。结果表明:①城市土地扩张面积指数呈持续上升的趋势,而城市土地扩张强度指数呈波动下降的趋势。②东部地区城市土地面积增长最为明显,其次为西部、中部和东北地区;中部地区城市土地扩张强度下降最为明显,其次为西部、东部和东北地区。③城市土地面积扩张最为明显的区域分布在新疆、重庆、云南等省份,年均城市面积增长倍数超过0.2;城市土地强度扩张增长区域分布在北京、广东、辽宁等省份,年均增长超过0.04。④全国尺度上,产业非农化对推动城市土地扩张最为显著;区域尺度上,人口城市化对不同地区城市土地面积扩张影响普遍较强。     

基于地理标记照片的夜间游客时空行为及轨迹特征研究——以重庆中心城区为例北大核心

夜间旅游在深化供给侧结构性改革,构建以国内大循环为主体,国内国际双循环相互促进的新发展格局中发挥着重要作用。收集马蜂窝旅游网上2016—2020年的重庆中心城区地理标记照片,运用DBSCAN算法、时间统计分析和追踪分析探究重庆中心城区夜间游客的时空行为及轨迹特征。结果表明:①重庆中心城区夜间游客数量与国内外游客总量时间变化特征存在差异,气候条件和节假日是影响重庆中心城区夜间游客数量的重要因素。②重庆中心城区夜间游客规模逐年递增,游客量方面,春季>秋季>冬季>夏季,夜间旅游旺季为4月、5月、10月,热门时间段为18—20时,20时达到峰值。③重庆中心城区夜间旅游AOI形成“一核多点”的空间格局,倾向高级别景区(点)、城市商业街区、重要交通节点、山脊线、水岸线和重要文化空间。④重庆中心城区夜间游客行为轨迹以单节点轨迹为主,部分为区域内轨迹和区域间轨迹,单节点轨迹倾向知名度高的夜间旅游节点,区域内轨迹呈现核心边缘扩散特征,区域间路径轨迹以“A→B”式为主。     

Distribution characteristics of dinoflagellate cysts in the Yantian Port,Shenzhen, China北大核心CSCD

An annual quarterly survey of six stations in Yantian Port, Shenzhen, China was conducted from January 2020 to October 2020 to investigate the spatial and temporal distribution of dinoflagellate cysts in the surface sediment of Yantian Port. In total, 36 species representing five groups and two uncertain taxa were identified. The dominant species were Scrippsiella trochoidea, Alexandrium spp., Gymnodinium catenatum, Cochlodinium spp., and Lingulodinium polyedrum. The seasonal difference was not obvious in terms of temporal distribution. The number of species ranged from 32 to 36, and the abundance varied from 297 to 996 cysts/g. The annual average values of the diversity index, richness index, and evenness index were 3.65, 1.55, and 0.93, respectively. The annual number and abundance of heterotrophic species were higher than those of autotrophic species. The number and abundance of species at stations near the dock zone were lower than those near the adjacent area. Notably, six toxic dinoflagellate cysts were found in the surface sediment of Yantian Port, indicating a potential outbreak risk for their vegetative cells in the local coastal area. This study provides a picture of the “Seed Bank” of dinoflagellates near Yantian Port, Shenzhen, and provides a reference value for predicting the occurrence of algal blooms. © 2022 Science Press. All rights reserved.     

济南市PM2.5中二次组分的时空变化特征及其影响因素

为分析济南市PM_2.5中二次组分的时空变化和影响因素,对济南市春季(2019年5月16—25日)、秋季(2019年10月15—24日)和冬季(2019年12月17—2020年1月16日)4个典型点位的PM_2.5样品进行连续采样,并测定了PM_2.5中水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量。结果表明:物流交通区的二次组分质量浓度最高(56.13μg·m^?3),钢铁工业区的二次组分浓度比城市市区高,但是二次组分占比较城市市区低,清洁对照点的浓度和占比最低;济南市4个功能区SO₄^2?和NO₃^?转化率均高于0.1,除清洁对照点外,城市市区、钢铁工业区和物流交通区的SO₄^2?转化率明显高于NO₃^?转化率;济南市春季、秋季和冬季的ρ(NO₃^?)/ρ(SO₄^2?)分别为0.67、2.57和1.98,春季PM_2.5浓度以固定源贡献为主,秋季和冬季以移动源贡献为主;运用ISORROPIA热力学模型分析了含水量和pH对二次组分生成的影响,含水量会随着污染增大而增大,酸度和含水量对二次无机组分的转化机理产生影响,酸度会抑制二次无机组分的生成,而含水量会促进二次组分的生成;后向轨迹聚类分析结果表明,占比最高的轨迹(29.2%)来自东北方向的滨州和东营,基于潜在源贡献因子(WPSCF)和浓度权重轨迹(WCWT)分析PM_2.5中二次组分质量浓度的潜在污染源区域,SO₄^2?的主要贡献源区在济南市区北部的济阳区和东北方向的滨州、东营等,NO₃^?和NH₄⁺的主要贡献源区在济南市区北方向的济阳区、东北方向的章丘区和南方向的莱芜区等。该研究结果可为中国北方城市细颗粒物进一步的治理和防控提供数据支撑和理论依据。     

云南气象灾害的时空分布规律

云南主要的气象灾害有旱灾、洪灾、冷灾、雹灾、风灾和雷灾等6类,它们造成的经济损失超过地震灾害和地质灾害,是云南最大的自然灾害.6种主要气象灾害有明显的时空分布特征.旱灾区主要集中在滇东北、滇东、滇北和滇中地区;洪灾区主要集中在滇东北、滇东南、滇南和滇西南地区;冷灾区主要分布在滇东北、滇西北、滇东和滇中地区;雹灾区主要分布在滇东北、滇东、滇南、滇西北以及滇中局部地区;风灾区主要集中在滇东北、滇南地区;雷灾区主要集中在滇南、滇东南及滇北局部地区.旱灾以春季和初夏最为严重,洪灾主要出现在夏季和秋季,冷灾主要出现在冬春季和夏季,雹灾主要出现在春季和夏季,风灾主要出现在春季和夏季,雷灾主要出现在夏季和春季.     

厦门市填海造地的遥感PCA识别及其驱动机制研究

基于遥感主成分分析(PCA),论文提出一种快速、准确及经济地识别填海造地时空分布的新方法。并以厦门市港湾地区为例,将1993与1996年,1996与1998年,1998与2001年,2001与2003年、2003与2006年共6期遥感影像融合后经PCA分析得出5个时间段内填海造地的空间分布信息,并结合相应阶段的城市发展战略进行分析。选取工业总产值、人口、港口货物吞吐量等统计数据作为填海造地行为的社会经济驱动因子进行回归分析,得出政策导向、工业的快速发展以及人口的增加等是厦门港湾地区填海造地的主要驱动因素。最后提出基于驱动机制和未来情景分析的港湾地区填海造地优化调控的政策建议。     

东南沿海经济发达地区农村居民点景观格局变化研究

以我国东南沿海地区农村工业化典型地区晋江市为研究区,利用1985年、1995年、2000年、2005年4期的LandsatTM影像及1997年、2001年的1:5万土地利用现状图作为数据源,通过影像月视解译提取晋江市农村居民点用地空间信息,然后运用景观生态学原理和定量分析方法,对晋江市20 a来农村居民点景观格局动态变化及其驱动因子进行分析.结果表明:(1)从1985到2005年间,晋江市农村居民点用地增加了5 325.93 hm2,年均扩展率为266.30 hm2·a-1;(2)20 a来农村居民点规模不断扩大,平均规模增长了77.74%;在空间形态上,农村居民点边界越来越破碎;在空间分布上,斑块间邻近距离不断缩短,平均最邻近距离缩短了37.44%,呈现出集中连片、密集分布的特点;(3)驱动力分析结果表明,20 a来晋江市农村居民点景观格局动态变化主要受到区域经济发展、农村工业化、农村居住环境、国家政策制度等因素共同影响.